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Come orientarsi tra Data Mesh e Data Fabric
Scopri come scegliere tra Data Mesh e Data Fabric per avere un framework architetturale funzionale per il tuo business.
Come destreggiarsi tra Data Mesh e Data Fabric per rendere possibili azioni e decisioni aziendali basate sui dati?
Nuovi framework architetturali per applicazioni moderne
Le applicazioni moderne per Big Data pongono nuove sfide, solitamente legate a dove sono conservati i dati, come possono essere usati e chi può trarne vantaggio.
Tra i moderni approcci architetturali di dati emergono Data Mesh e Data Fabric. Due approcci che possono essere definiti come framework, che ci aiutano ad affrontare queste nuove sfide. Per via della loro natura astratta non sono strettamente correlati o definiti da un prodotto, una tecnologia o un settore particolare, ma possono assumere varie forme a seconda della loro interpretazione e del loro caso d’uso.
Data Fabric
Data Fabric è il framework architetturale che garantisce una visione unica e unificata di svariati servizi e tecnologie, fornendo un accesso semplificato ai dati organizzativi e rendendo disponibili le informazioni nel modo adeguato, al momento giusto e all’utente corretto.
A livello tecnologico, Data Fabric è costituita da una serie di servizi tra la sorgente dati e il consumatore, integrati mediante diversi processi legati al ciclo di vita dei dati che possono essere divisi in vari layer.
Questo approccio può garantire numerosi vantaggi:
i business user possono prendere decisioni e intraprendere azioni con un approccio basato sui dati, rendendo l’esperienza più rapida e più personalizzata;
la gestione dei dati può trarre vantaggio dalle attività operative automatizzate e meno costose sul ciclo di vita dei dati;
da un punto di vista organizzativo, riduce il divario tra gli esperti di dati e il management aziendale.
Data Mesh
Data Mesh è un framework architetturale basato sul concetto di “dominio”, dove i dati vengono trattati come un prodotto e mantenuti dal team che ha una conoscenza funzionale delle informazioni. Un dominio può essere considerato una categoria di alto livello associata a una funzione aziendale specifica – vale a dire né sistemi né applicazioni.
Ogni dominio è definito dal proprio processo interno e da pipeline eseguite su un’infrastruttura comune, ed è caratterizzato dai dati che espone e dalle azioni che possono essere eseguite su di esso.
Inoltre, tale approccio può garantire vantaggi in diversi ambiti:
a livello aziendale, consente la democratizzazione dei dati con un approccio self-service;
supporta la gestione dei dati semplificando il modo in cui i dati possono essere recuperati;
all’interno dell’organizzazione, consente uno scambio di dati più rapido tra produttori e consumatori.
Come scegliere?
Non c’è una regola generale per definire l’approccio da usare per scegliere tra Data Mesh e Data Fabric. Tuttavia, in alcuni casi uno dei due framework può essere un’opzione migliore rispetto all’altro. Noi di Reply possiamo supportarti nella scelta del framework più adatto alle tue necessità. Per esempio, quando un Data Lake si trasforma in un Data Swamp, ciò è solitamente dovuto a una mancanza di organizzazione, governance e accessibilità. In questo caso, avvicinarsi a un approccio cloud Data Mesh può aiutare a conservare i dati in modo organizzato e accessibile. Dall’altro lato, un approccio Data Fabric è utile quando è richiesta l’automazione di vari compiti del ciclo di vita dei prodotti. Tuttavia, Data Mesh e Data Fabric non sono approcci che si escludono a vicenda. Infatti, in alcuni casi entrambi i framework possono essere un’opzione adeguata e la scelta più idonea è un’architettura mista.
